Freight mode choice models are essential to the analysis of many areas of transport research. However, observations of actual market choices have only been made in a limited number of situations. Therefore, stated preference(SP) techniques have emerged as an alternative source of actual market choices to be used for estimating freight mode choice models. Considerable confidence exists about SP data, but little consideration has been given to the potential for estimation bias. This paper has been motivated by the theoretical side of estimating SP discrete choice models, focusing on a case study of freight mode choice. Recently developed simulation methods are used to construct inherent random heterogeneity legit models, which consider individual heterogeneity, its inheritance to the next choices and overcome the independence from irrelevant alternatives (IIA) property. This Paper contributes to the development of models dealing with heterogeneity and its inheritance, and sheds light on the heterogeneity of freight transport.
Malva vein clearing virus (MVCV) is a member of the Potyvirus species, and has a negative impact on the aesthetic development of Alcea rosea. It was first reported in Germany in 1957, but its complete genome sequence data are still scarce. In the present work, A. rosea leaves with vein-clearing and mosaic symptoms were sampled and analyzed with small RNA deep sequencing. By denovo assembly the raw sequences of virus-derived small interfering RNAs (vsiRs) and whole genome amplification of malva vein cleaning virus SX strain (MVCV-SX) by specific primers targeting identified contig gaps, the full-length genome sequences (9,645 nucleotides) of MVCV-SX were characterized, constituting of an open reading frame that is long enough to encode 3,096 amino acids. Phylogenetic analysis showed that MVCV-SX was clustered with euphorbia ringspot virus and yam mosaic virus. Further analyses of the vsiR profiles revealed that the most abundant MVCV-vsiRs were between 21 and 22 nucleotides in length and a strong bias was found for "A" and "U" at the 5′-terminal residue. The results of polarity assessment indicated that the amount of sense strand was almost equal to that of the antisense strand in MVCV-vsiRs, and the main hot-spot region in MVCV-SX genome was found at cylindrical inclusion. In conclusion, our findings could provide new insights into the RNA silencing-mediated host defence mechanism in A. rosea infected with MVCV-SX, and offer a basis for the prevention and treatment of this virus disease.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.23
no.4
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pp.449-456
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2007
Dispersion coefficient preprocessing schemes have been examined to improve plume dispersion model performance in complex coastal areas. The performances of various schemes for constructing the sigma correction order were evaluated through estimations of statistical measures, such as bias, gross error, R, FB, NMSE, within FAC2, MG, VG, IOA, UAPC and MRE. This was undertaken for the results of dispersion modeling, which applied each scheme. Environmental factors such as sampling time, surface roughness, plume rising, plume height and terrain rolling were considered in this study. Gaussian plume dispersion model was used to calculate 1 hr $SO_2$ concentration 4 km downwind from a power plant in Boryeung coastal area. Here, measured data for January to December of 2002 were obtained so that modelling results could be compared. To compare the performances between various schemes, integrated scores of statistical measures were obtained by giving weights for each measure and then summing each score. This was done because each statistical measure has its own function and criteria; as a result, no measure can be taken as a sole index indicative of the performance level for each modeling scheme. The best preprocessing scheme was discerned using the step-wise method. The most significant factor influencing the magnitude of real dispersion coefficients appeared to be sampling time. A second significant factor appeared to be surface roughness, with the rolling terrain being the least significant for elevated sources in a gently rolling terrain. The best sequence of correcting the sigma from P-G scheme was found to be the combination of (1) sampling time, (2) surface roughness, (3) plume rising, (4) plume height, and (5) terrain rolling.
This article tried to find out the individual wage effect of training. This Article used 1998, 1999 KLIPS(Korea Labor and Income Panel Study) panel data. The size of the individual wage effect of training was twice of tenure's, and had significance. Training had a good effect on the job satisfaction and carrier development. To overcome self selection bias, this article regressed the first difference of wage equations, but we didn't get the significant results. Dividing sample into quitters and non-quitters in order to investigate the relation between training cost and benefit, we regressed separately the each first difference of wage equation. On quitters, the individual effect of training appeared significantly, but on non-quitters, it didn't. This results mean that employer does not raise wage rate according to upgraded skill originated in incumbent's training. And the results also mean that the upgraded skill of employee who quit pre-employer is recognized by new employer, and his wage rate rises in his new job.
A thermal index which considers metabolic heat generation of human body is proposed for operational forecasting. The new thermal index, Perceived Temperature (PT), is forecasted using Weather Research and Forecasting (WRF) mesoscale model and validated. Forecasted PT shows the characteristics of diurnal variation and topographic and latitudinal effect. Statistical skill scores such as correlation, bias, and RMSE are employed for objective verification of PT and input meteorological variables which are used for calculating PT. Verification result indicates that the accuracy of air temperature and wind forecast is higher in the initial forecast time, while relative humidity is improved as the forecast time increases. The forecasted PT during 2007 summer is lower than PT calculated by observation data. The predicted PT has a minimum Root-Mean-Square-Error (RMSE) of $7-8^{\circ}C$ at 9-18 hour forecast. Spatial distribution of PT shows that it is overestimated in western region, while PT in middle-eastern region is underestimated due to strong wind and low temperature forecast. Underestimation of wind speed and overestimation of relative humidity have caused higher PT than observation in southern region. The predicted PT from the mesoscale model gives appropriate information as a thermal index forecast. This study suggests that forecasted PT is applicable to the prediction of health warning based on the relationship between PT and mortality.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.5
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pp.41-53
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2002
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. According to the regions and consecutive durations, optimal design rainfalls were derived by the regional frequency analysis for L-moment in the second report of this project. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. regional and at-site parameters of the GEV distribution were estimated by the linear combination of the higher probability weighted moments, LH-moment. Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. Relative efficiency (RE) for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
Using survey data and the Heckit model that adequately controls the sample selection bias, we analyze shoppers expenditure through two major emerging shopping channels: Internet shopping and TV home shopping channels. Age, Internet experience, daily Internet usage, the number of computers are factors that affect the ratio of consumers' expenditure through Internet shopping relative to the expenditure through TV home shopping. Shopping frequency which represents the shoppers' incentives to reduce transaction costs also has a positive effect on the proportion of shoppers' expenditure through the Internet shopping. Shoppers' perceptions of convenience, reliability, speed, and diversity are also shown to affect shoppers' relative expenditure ratio through Internet shopping. In contrast, shoppers' perception of prices does not seem to affect their purchasing behavior.
The present study is aimed to investigate antecedents(person-job fit, human capital investment) and outcome variable(subjective career success) of continuous-related career learning, and to demonstrate mediating effects of continuous-related career learning. The data which was applied to analysis was collected from 241 office workers who have worked for automobile company in Ulsan and public companies in Jeju and applied temporal separation of measurement as an alternative for common method bias. The results are as follows. First, person-job fit, human capital investment affected to career-related continuous learning positively. Second, the impacts of career-related continuous learning to subjective career success was positively significant. Third, the mediating effects by career-related continuous learning demonstrated statistically significant in the links between antecedents-outcome variables as partial mediation. Implications of this study contribute to expand research area of continuous-related career learning with regard to job and organizational variables, and to facilitate of research interests on subjective career success. In addition, the mechanism of career advance was empirically proved by continuous-related career learning.
A project of developing marine environmental risk assesment and management technology was proposed to improve the level of marine environmental management research. This paper attempts to measure the non-market benefits of the project. To this end, the dichotomous choice contingent valuation method is used. In particular, recently proposed one and one-half bounded model is applied. The model can reduce the potential for response bias comparing to the double bounded model while maintaining much of its efficiency. Moreover, in order to deal with zero WTP observations, a spike model is adjusted for our data. A survey of randomly selected 600 households was implemented and the respondents were asked in person-to-person interviews about how they would be willing to pay for implementing the project. Respondents overall accepted the contingent market and were willing to contribute a significant amount (2,663 won), on average, per household per year. The aggregate value of the project in the nation amounts to approximately 46.3 billion won per year. The figure 2.16 of cost-benefit ratio shows that economic validity of this technical development.
Du, Shu-Li;Geng, Ting-Ting;Feng, Tian;Chen, Cui-Ping;Jin, Tian-Bo;Chen, Chao
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.23
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pp.10175-10179
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2015
Background: The association between the RTEL1 rs6010620 single nucleotide polymorphism (SNP) and glioma risk has been extensively studied. However, the results remain inconclusive. To further examine this association, we performed a meta-analysis. Materials and Methods: A computerized search of the PubMed and Embase databases for publications regarding the RTEL1 rs6010620 polymorphism and glioma cancer risk was performed. Genotype data were analyzed in a meta-analysis. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated to assess the association. Sensitivity analyses, tests of heterogeneity, cumulative meta-analyses, and assessments of bias were performed in our meta-analysis. Results: Our meta-analysis confirmed that risk with allele A is lower than with allele G for glioma. The A allele of rs6010620 in RTEL1 decreased the risk of developing glioma in the 12 case-control studies for all genetic models: the allele model (OR=0.752, 95%CI: 0.715-0.792), the dominant model (OR=0.729, 95%CI: 0.685-0.776), the recessive model (OR=0.647, 95%CI: 0.569-0.734), the homozygote comparison (OR=0.528, 95%CI: 0.456-0.612), and the heterozygote comparison (OR=0.761, 95%CI: 0.713-0.812). Conclusions: In all genetic models, the association between the RTEL1 rs6010620 polymorphism and glioma risk was significant. This meta-analysis suggests that the RTEL1 rs6010620 polymorphism may be a risk factor for glioma. Further functional studies evaluating this polymorphism and glioma risk are warranted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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